基于数据湖格式构建流式增量数仓—CDC
摘要：本文整理自阿里云开源大数据平台技术专家毕岩(寻径)在 Apache Con ASIA 的分享。本篇内容主要分为四个部分：湖格式& Hudi & CDC湖格式设计实现 CDC 的思考Hudi CDC 实现湖格式 Streaming 的优化2021年中 Databricks 发布了一篇基于 Delta Lake 实现 CDC 场景的介绍文档，2022年初我们在阿里云EMR 内部....
基于数据湖格式构建数据湖仓架构 ——毕岩 阿里巴巴技术专家
一、数据湖&数仓&湖仓新架构的提出往往是为了解决老架构存在的问题，而数据湖的出现也是为了解决传统数仓架构遗留的问题。阿里云对数据湖的定义为：数据湖是统一存储池，可对接多种数据输入方式，可以存储任意规模的结构化、半结化、非结化数据，也可以无缝对接到多种计算分析处理的引擎和平台，可以直接对数据做处理和分析，打破数据孤岛，洞察业务价值等。同时，阿里云还提供了冷热分层转换能力，覆盖数据全....
划重点！AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift查询Hudi表，现在它终于来了。现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数....
OSS数据湖实践——parquet格式
数据组织形式、存储格式及Parquet格式介绍在介绍parquet数据格式之前，我们先介绍数据的几种组织形式以及存储形式。结构化、半结构化、非结构化数据结构化数据结构化数据源对数据定义了一种模式。通过这些关于底层数据的额外信息，结构化数据源提供高效的存储和性能。例如，列式数据存储Parquet和ORC，使得从一个列子集中提取数据更加容易。当数据查询只需要获取一少部分列的数据时，通过遍历每行数据的....
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